海南兴隆地区烘焙咖啡豆的挥发性成分研究

于淼 董文江 胡荣锁 张东杰 赵建平

摘 要 以海南兴隆地区的咖啡豆为试材，利用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱法（HS-SPME/GC-MS）结合电子鼻对不同烘焙度（浅度、中度、深度）下的咖啡挥发性化合物进行检测。结果表明：烘焙咖啡中共检测出123种化合物，浅度豆检测出90种化合物，主要为酸类和吡嗪类，中度豆检测出103种化合物，主要为酮类、呋喃类、吡嗪类和吡咯类，深度豆检测出118种化合物，主要为呋喃类、吡啶类和酚类；电子鼻传感器可有效分析咖啡挥发性成分变化（除传感器LY2/gCT外），主成分分析（PCA）可有效区分不同烘焙度的咖啡香气。随着烘焙程度加深，咖啡中吡咯类、吡啶类、含硫化合物等挥发性化合物种类和相对含量逐渐增加，吡嗪类和酸类逐渐减少，呋喃类和酮类先增加后减少，进而改变咖啡的特征性香气。HS-SPME/GC-MS与电子鼻技术结合可根据挥发性物质的差异为判断指标，以较好的区分海南兴隆地区不同烘焙度咖啡，为海南兴隆咖啡的烘焙加工提供理论借鉴。

关键词 兴隆咖啡；顶空固相微萃取-气相色谱-质谱法；电子鼻技术；挥发性成分；主成分分析

中图分类号 S571.2；O65 文献标识码 A

咖啡原为中国重要的热带饮料作物，与茶叶、可可并称为世界三大饮料[1]，如今越来越受到国人的关注和喜爱。中国海南兴隆地区主产中粒种罗布斯塔（Coffea robusta）咖啡豆，国家质检总局于2007年12月授予万宁兴隆咖啡为国家地理标志产品保护品牌。咖啡豆在烘焙过程中发生一系列化学反应，形成的特定风味物质约有1 000种，其中咖啡香气已经成为评判咖啡等级的重要指标，咖啡中挥发性组分的种类和含量决定咖啡的特征性香气表征类型[2]。

近年来，采用HS-SPME/GC-MS对咖啡挥发性物质进行检测的研究较多。Nicola等[3]利用HS-SPME/GC-MS对那不勒斯咖啡的特征性香气成分进行检测，发现己醛、β-大马酮和部分吡嗪化合物的含量显著高于其他特征性香气成分；胡荣锁等[4-5]对于海南主要地域生咖啡豆挥发性化学成分和主要营养成分的对比研究，但未对烘焙豆进行研究。电子鼻在咖啡中的应用研究主要集中于咖啡品种鉴别、咖啡烘焙程度鉴定及咖啡质量监测等方面[6-8]。相比较于传统方法如气相色谱、气相色谱质谱联用、离子迁移谱及红外光谱法等，电子鼻技术更贴近人类对样品的感知特点，弥补单一的传统检测方法的不足[9]。王一凡等[10]为研究不同咖啡的风味特征，利用感官评定及电子鼻技术对常见的6种天然咖啡风味进行了测定，并对两者的相关性进行了分析；Severini等[11]利用电子鼻技术研究意式浓缩咖啡芳香轮廓的变化。

Ongo等[12]更进一步利用GC-MS结合电子鼻技术对菲律宾麝香猫咖啡的顶空香气特性进行分析，其数据的化学计量学差异表明咖啡的品种和地理来源决定了咖啡香气和挥发性物质的变化。从而表明HS-SPME/GC-MS与电子鼻技术结合有利于从宏观和微观上解释咖啡的风味特征。目前对海南兴隆地区不同烘焙度咖啡豆的挥发性成分，且通过HS-SPME/GC-MS与电子鼻技术结合同时分析不同烘焙度样品的研究还未见报道，因此，本文通过研究烘焙度对咖啡豆挥发性物质的种类和相对含量变化的影响，利用电子鼻技术结合PCA区分不同烘焙度样品，明晰海南兴隆地区不同烘焙度咖啡豆的挥发性物质组成，为兴隆咖啡的烘焙加工提供了理论基础。

1 材料与方法

1.1 材料

1.1.1 材料与试剂 咖啡鲜果采摘于中国热带农业科学院香料饮料研究所咖啡试验基地，为罗布斯塔咖啡，选择成熟、红色、无病虫害的果实采摘，分别采用热风恒温干燥（t=40 ℃）至水分含量为12%左右，机械脱壳得到生咖啡豆，贮存于通风、干燥、避光的环境中保存用于下一步分析。实验用水全部为超纯水。

1.1.2 仪器与设备 PRE 1 Z型咖啡豆烘焙机，德国Probat仪器公司；VTA-6S3型咖啡豆研磨机，德国MAHLKONIG仪器公司；AL204型电子分析天平，梅特勒-托利多仪器有限公司；Master-s-plus UVF型全自动超纯水系统，上海和泰仪器有限公司；Alpha M.O.S电子鼻分析系统，法国Alpha M.O.S公司；7890A-5975C GC-MS联用仪：美国安捷伦科技有限公司；75 μm CAR/PDMS萃取头，美国Supelco公司。

1.2 方法

1.2.1 烘焙咖啡豆的制备 使用Probat烘焙机制备样品，将100.00 g生豆倒入烘焙机中，设定火力为7，风门为2，入锅温度为180 ℃，将样品分别烘焙至8、10 、12 min，得到浅度、中度、深度3种烘焙度咖啡样品，熄火时提前1 min打开冷却装置，快速冷却至室温。每个烘焙度平行制备5个样品，密封在阴凉通风处保存。将烘焙好的咖啡豆粉碎至粒径约为80 mm的粉末样品，盛放于咖啡包装袋中，封口备用。

1.2.2 HS-SPME/GC-MS检测 （1）HS-SPME萃取法。将固相微萃取头在气相色谱仪的进样口经300 ℃老化1 h备用；准确称量1.00 g烘焙豆的粉末样品于20 mL采样瓶中，加盖密封，置于恒温水浴锅中预热20 min。将萃取头插入采样瓶中吸附30 min，取出，插入250 ℃的GC-MS进样口解吸3 min。

（2）GC-MS测定。GC条件：DB-WAX色谱柱（30 m×0.25 mm×0.25 μm）；程序升温条件：起始温度为40 ℃，保持2 min，以1.5 ℃/min升至130 ℃，之后以4 ℃/min升至200 ℃，保持5 min；检测器温度（EI）230 ℃，进样口温度250 ℃，载气为氦气，流速为1.0 mL/min，不分流进样，时间为3 min。MS条件：接口温度为250 ℃，离子源温度为230 ℃，电子能量为70 eV，扫描范围m/z为35～350 amu。

1.2.3 香气组分的定性定量分析[13] （1）定性分析。对烘焙咖啡豆挥发性组分的定性分析主要采用气质联用仪NIST14谱库，选择正反匹配度大于85%的化合物，另外还结合校对保留指数等方法进行确定。（2）定量分析。根据总离子流图检索NIST14谱库结合参考文献分析烘焙咖啡豆挥发性特征组成，峰面积归一化法计算组分的相对百分含量。

1.2.4 电子鼻分析 电子鼻由顶空全自动进样器、金属氧化物传感器阵列和Alpha soft软件3部分组成，其中传感器是由6个金属氧化物半导体型传感器组成，分别是T30/1、T70/2、PA/2、P30/2、LY2/AA、LY2/gCT，每个传感器对应不同类型的敏感物质，如表1所示。

电子鼻检测条件：称取0.20 g咖啡粉置于电子鼻专用小瓶中，载气：干燥洁净空气，气体流量：150 mL/min，进样量300 μL，孵化温度：60 ℃，注射器温度：70 ℃，数据采集时间：90 s，数据采集延迟时间：300 s，每个样品平行2次。

1.3 数据处理

数据采用SPSS 20.0软件对原始数据进行处理，Origin 8.5进行一元方差分析，MATLAB R2010a软件进行主成分分析。

2 结果与分析

2.1 咖啡豆挥发性成分的HS-SPME/GC-MS分析

通过HS-SPME/GC-MS对3种不同烘焙度咖啡挥发性物质进行分析，与NIST 14标准谱库对照，结合相关文献报道，共鉴定出123种挥发性物质，主要为呋喃类、吡嗪类、吡啶类、吡咯类、酸类等几类化合物。不同烘焙度咖啡豆的GC-MS总离子流色谱图见图1所示，浅度、中度和深度的TIC图相似度较高，但峰强度上的差异性很大。

色谱峰对应的挥发性物质及各类化合物相对含量对比如表2和表3所示，共鉴定出123种挥发性物质，其中浅度、中度和深度烘焙豆分别鉴定出90，103和118种。将其分为酸类8种，醇类4种，酮类16种，醛类2种，酯类4种，呋喃类23种，吡嗪类21种，吡咯类15种，吡啶类12种，酚类11种，含硫化合物2种，烷烃类3种和2种其他化合物。呋喃类与吡嗪类物质含量最高，分别为32.25%，这两类物质均为对咖啡香气贡献较大的挥发性化合物。呋喃类物质随着烘焙程度加深，其含量先增加后降低，在中度时达到最大值（38.53%）；吡嗪类物质为较强气味的芳香类化合物，其含量在浅度时最大（45.39%），在烘焙过程中逐渐下降至23.17%，说明吡嗪类物质在烘焙过程中发生一系列降解反应；酸类物质如乙酸、3-甲基丁酸主要影响咖啡的酸味，其含量从浅度到中度快速降低近30%，中度至深度变化缓慢，即浅度时咖啡的酸味最重；吡啶类物质含量由2.14%逐渐增加至13.40%；酚类物质其含量由浅至深逐渐增加；酮类物质含量在中度时最大，而醛类物质含量变化较小。

利用峰面积归一化法进行相对定量分析，结果显示这3种烘焙度咖啡豆中相对含量较高的物质主要有2-糠甲醇、2，5-二甲基吡嗪、甲基吡嗪、乙酸、吡啶和糠醛等，在不同烘焙度咖啡豆中相对含量的均值分别为17.59%、8.5%、8.12%、6.46%、4.66%和4.12%。呋喃类在浅度时有17种化合物，在中度时增加至19种，深度时有22种；吡嗪类和吡咯类在深度烘焙时分别增加2种和1种；吡啶类、酚类和酮类由浅度至深度分别增加了6种、5种和5种。部分呋喃类、吡啶类、酮类、酚类等随着烘焙程度加深而逐渐产生，如3-戊烯-2-酮、2-甲基糠、3-甲基-2-（5H）-呋喃酮、1-（4-吡啶基）-乙酮、2-醛基吡咯、3-羟基吡啶、2-酰基吡啶等，这些化合物在浅度烘焙时没有检测出，而在中度烘焙时产生，所以这些化合物可能是咖啡的特征性香气组分。甲基糠基二硫醚、异丙烯吡嗪、2-（1H）-吡啶酮、愈创木酚等化合物在深度烘焙时才产生，这可能是咖啡在较高温烘焙下的特征香气成分。不同烘焙度咖啡豆含有自身特有的挥发性成分，这是导致不同烘焙度咖啡香气差异的主要因素。在浅度烘焙时吡嗪类和酸类为主要挥发性成分，在中度烘焙时主要是呋喃类、吡嗪类、吡咯类和酮类，在深度烘焙时主要是呋喃类、吡啶类和酚类。

2.2 咖啡豆挥发性成分的电子鼻分析

电子鼻传感器响应值的高低反映了传感器对所测气体成分的灵敏度，响应值越高，说明传感器对样品的灵敏度越大[14]。图2为电子鼻六个传感器对不同烘焙度咖啡的特征响应值对比图，从图中可看出，3个烘焙度咖啡样品的传感器P30/2响应值最大，传感器LY2/gCT响应值最小。其他传感器响应值从大到小依次为：PA/2、T70/2、T30/1、LY2/AA。除传感器LY2/gCT外，其他5个传感器对不同烘焙度咖啡样品的响应值均有显著性差异，即在浅、中和深烘焙度时的响应值有明显的变化。所以传感器LY2/gCT对于区分不同烘焙度咖啡的香气变化并无明显作用。除传感器LY2/AA外，其他5个传感器对不同烘焙度咖啡样品的响应值顺序均为：中度>浅度>深度。传感器LY2/AA对不同烘焙度咖啡样品的响应值顺序为：中度>深度>浅度。

PCA是一种无监督模式识别方法，通过原始变量的线性组合来进行降维处理，将原始变量信息压缩至前几个主成分（PCs）的多元统计方法，样品的空间分布可由得分和载荷组成的二维或三维投影图来定义，表示各类样品间及样品与变量间的关系[15]。对3种烘焙度咖啡样品香气信息的电子鼻主成分分析如图3所示，每类样品可按各自特性聚为一类，表明样品重现性较好。由图3-a可知，第一主成分（PC1）和第二主成分（PC2）的累计方差贡献率为99.60%，其中第一主成分为93.70%，第二主成分为5.90%，表明2个主成分包含了烘焙咖啡豆挥发性成分的大部分信息量，能够反映烘焙咖啡豆气味的整体信息，各差异主要体现在PC1上。3种烘焙度咖啡样品各自据为一类，三者之间没有重叠，说明不同烘焙度咖啡样品的区分度很高。在PC1方向上，中度烘焙咖啡得分为正，浅度和深度烘焙咖啡得分为负，中度与浅度、深度咖啡样品区分明显，浅度与深度咖啡样品有部分重叠；在PC2方向上，浅度烘焙咖啡得分为负，深度烘焙咖啡得分为正，而中度烘焙咖啡位于原点附近，中度与深度咖啡样品有少部分重叠，而与浅度咖啡样品区分较好。由图3-b可知，传感器LY2/gCT和LY2/AA位于第一象限，其余4种传感器位于第三象限，即样品的空间分布在第一主成分正方向上与传感器LY2/gCT和LY2/AA相关，负方向上与传感器P30/2、PA/2、T70/2和T30/1相关，样品的空间分布在第二主成分上与第一主成分一致。载荷LY2/gCT和LY2/AA与中度烘焙咖啡样品相关性较大，载荷P30/2、PA/2、T70/2和T30/1与浅度烘焙咖啡样品相关性较大。结合图2和图3分析，3种不同烘焙度咖啡的挥发性成分有较大的差异，电子鼻传感器对中度烘焙咖啡样品的响应强度最大，这可能是由于中度烘焙时产生的特征性香气成分较多。

3 讨论与结论

本文研究了海南兴隆地区3种不同烘焙度咖啡豆的挥发性成分，通过HS-SPME/GC-MS与电子鼻技术结合对不同烘焙度咖啡样品的挥发性成分进行定性、相对定量，得到咖啡样品的整体风味信息。

HS-SPME/GC-MS的分析结果：共分离鉴定出123种挥发性物质，其中浅度、中度和深度烘焙豆分别鉴定出90，103和118种。包含酸类8种，醇类4种，酮类16种，醛类2种，酯类4种，呋喃类23种，吡嗪21种，吡咯类15种，吡啶类12种，酚类11种，含硫化合物2种，烷烃类3种和2种其他化合物。前人研究结果发现呋喃类物质可产生令人愉快的焦香味；吡啶类与吡咯类化合物在烘焙过程中会产生烘烤味、焦糊味与坚果香味；酚类物质可产生丁香风味；醛类与酮类物质在高温烘焙时产生果香味和花香味；在浅度烘焙时检测不到含硫化合物，在高温烘焙下更易形成[16-20]。周斌等[21]对云南的小粒咖啡采用了浅、中、深3种方式烘焙，对烘焙好的咖啡豆采用同时蒸馏萃取法进行香气成分提取，并进行气相色谱-质谱联用分析，研究了不同烘焙程度条件下云南小粒咖啡香气成分定性定量结果，与前人研究报道相比，本文采用HS-SPME/GC-MS对3种烘焙度咖啡的挥发性物质进行检测，呋喃类和吡嗪类化合物相对含量最高（32.25%），其中2-糠甲醇的相对含量最高（17.59%）。随烘焙程度加深，醇类、吡啶类和酚类等化合物相对含量逐渐增加，酸类和吡嗪类化合物相对含量逐渐增加，酮类、呋喃类和吡咯类等化合物相对含量先增加后减少。主要是由于乙酸、甲基吡嗪、糠醛、2-呋喃甲醇、2，5-二甲基吡嗪、吡啶等化合物变化较大所导致。在浅度烘焙时吡嗪类和酸类为主要挥发性成分，在中度烘焙时主要是呋喃类、吡嗪类、吡咯类和酮类，在深度烘焙时主要是呋喃类、吡啶类和酚类。

电子鼻检测结果表明：电子鼻传感器对不同烘焙度咖啡响应强度有显著性变化（除传感器LY2/gCT外），各个传感器响应值随烘焙度加深先增加后减少，且相对标准偏差均低于10%。因此，电子鼻可感知样品因挥发性组分的种类和相对含量不同而引起香气表型的差异，并且每个传感器均有良好的检测重复性。何余勤等[22]利用HS-SPME/GC-MS结合电子鼻对不同焙烤温度处理6 min的咖啡豆的挥发性化合物进行检测，研究对象为阿拉比卡咖啡。而本文利用HS-SPME/GC-MS和电子鼻技术结合PCA可将浅度、中度和深度烘焙咖啡豆在定性角度上进行良好的区分，尤其是中度与浅度、深度烘焙豆区分明显。

HS-SPME/GC-MS结合电子鼻技术可应用于监测咖啡挥发性成分随烘焙强度的变化规律，通过对海南兴隆地区不同烘焙度咖啡中挥发性物质分析，根据挥发性物质的差异为判断指标可以很好的区分海南兴隆地区不同烘焙度咖啡，同时在此基础上，进一步明晰海南兴隆地区不同烘焙度咖啡香气差异的挥发性物质组成，为兴隆咖啡的烘焙加工提供理论支撑。

参考文献

[1] 黄家雄， 李亚男， 杨世贵， 等. 不同产地小粒种咖啡质量比较研究[J]. 热带农业工程， 2010， 34（4）： 7-10.

[2] Aline T T， Adriana F. Volatile compounds as potential defective coffee beans' markers[J]. Food Chemistry， 2008， 108（3）： 1 133-1 141.

[3] Nicola C， Alessandro G， Mariana D C， et al. Neapolitan coffee brew chemical analysis in comparison to espresso， moka and American brews[J]. Food Research International， 2014， 61： 152-160.

[4] 胡荣锁， 初 众， 谷风林， 等. 海南主要地域生咖啡豆挥发性化学成分对比研究[J]. 光谱学与光谱分析， 2013， 33（2）： 548-553.

[5] 胡荣锁， 陆敏泉， 初 众， 等. 海南咖啡主要营养成分对比研究[J]. 营养学报， 2013， 35（6）： 622-624.

[6] Huan C， Jianle C， Shiguo C， et al. Characterization of aroma-active volatiles in three Chinese bayberry（Myrica rubra）cultivars using GC-MS-olfactometry and an electronic nose combined with principal component analysis[J]. Food Research International， 2015， 72： 8-15.

[7] Falasconi M， Pardo M， Sberveglieri G， et al. The novel EOS835 Electronic Nose and data analysis for evaluating coffee ripening[J]. Sensors and Actuators B， 2005， 110： 73-80.

[8] Rodríguez J， Durán C， Reyes A. Electronic Nose for quality control of colombian coffee through the detection of defects in “Cup Tests”[J]. Sensors， 2010（10）： 36-46.

[9] 翟晓娜， 杨剀舟， 柴智， 等. 电子鼻电子舌在咖啡风味研究中的应用[J]. 食品工业科技， 2016， 37（5）： 365-370.

[10] 王一凡， 廖鲜艳， 姚 敏， 等. 基于感官评定和电子鼻技术对天然咖啡挥发性风味特征的研究[J]. 食品工业科技， 2014， 14： 166-169.

[11] Severini C， Ricci I， Marone M， et al. Changes in the aromatic profile of Espresso Coffee as a function of the grinding grade and extraction time： A study by the Electronic Nose System[J]. Journal of Agricultural and Food Chemistry， 2015， 2（9）： 233-240.

[12] Ongo E， Falasconi M， Sberveglieri G， et al. Chemometric discrimination of philippine civet coffee using Electronic Nose and gas chromatography mass spectrometry[J]. Procedia Engineering， 2012， 47（12）： 977-980.

[13] Sébastien P， Renaud B， Frédéric D， et al. Aromatic composition and potent odorants of the “specialty coffee” brew “Bourbon Pointu” correlated to its three trade classifications[J]. Food Research International， 2014， 61： 264-271.

[14] 李 智， 初 众， 姚 晶， 等. 海南产不同等级香草兰豆挥发性成分分析[J]. 食品科学， 2015， 36（18）： 97-102.

[15] Gutierrez J M， Haddi Z， Aman A， et al. Hybrid electronic tongue based on multisensor data fusion for discrimination of beers[J]. Sensor Acuat B-Chem， 2013， 177： 989-996.

[16] Buffo R A， Cardelli F C. Coffee flavour： an overview[J]. Flavour and Fragrance Journal， 2004， 19： 99-104.

[17] Rocha S， Maeztu L， Barros A， et al. Screening and distinction of coffee brews based on headspace solid phase microextraction/gas chromatography principal component analysis[J]. Journal of the Science of Food and Agriculture， 2003， 84： 43-51.

[18] Sollner K， Schieberle P. Decoding the key aroma compounds of a hungarian-type salami by molecular sensory science approaches[J]. Journal of Agricultural and Food Chemistry， 2009， 57： 4 319-4 327.

[19] 吕文佳， 刘 云， 杨剀舟， 等. 咖啡主要烘焙风味物质的形成及变化规律[J]. 食品工业科技， 2015， 3： 394-400.

[20] Baggenstoss J， Poisson L， Kaegi R， et al. Coffee roasting and aroma formation： Application of different time-temperature conditions[J]. Journal of Agricultural and Food Chemistry， 2008， 56（14）： 5 836-5 846.

[21] 周 斌， 任洪涛. 烘焙程度对云南小粒咖啡香气品质的影响[J]. 食品研究与开发， 2014， 35（22）： 68-73.

[22] 何余勤， 胡荣锁， 张海德， 等. 基于电子鼻技术检测不同焙烤程度咖啡的特征性香气[J]. 农业工程学报， 2015， 31（18）： 247-255.